Functional architecture for automated vehicles trajectory planning in complex environments

Résumé : Un des buts de la recherche et du développement des systèmes de transport intelligents est d'augmenter le confort et la sécurité des passagers, tout en réduisant la consommation d'énergie, la pollution de l'air et le temps de déplacement. L'introduction de voitures complètement autonomes sur la voie publique nécessite la résolution d'un certain nombre de problèmes techniques et en particulier de disposer de modules de planification de trajectoire robustes. Ce travail de thèse s'inscrit dans ce cadre. Il propose une architecture modulaire pour la planification de trajectoire d'un véhicule autonome. La méthode permet de générer des trajectoires constituées de courbes interpolées adaptées à des environnements complexes comme des virages, des ronds-points, etc., tout en garantissant la sécurité et le confort des passagers. La prise en compte de l'incertitude des systèmes de perception, des limites physiques du véhicule, de la disposition des routes et des règles de circulation est aussi assurée dans le calcul de la trajectoire. L'algorithme est capable de modifier en temps réel la trajectoire prédéfinie de façon à éviter les collisions. Le calcul de la nouvelle trajectoire maintient les accélérations latérales à leur minimum, assurant ainsi le confort du passager. L'approche proposée a été évaluée et validée dans des environnements simulés et sur des véhicules réels. Cette méthode permet d'éviter les obstacles statiques et dynamiques repérés par le système de perception.Un système d'aide à la conduite pour le contrôle partagé basé sur cette architecture est introduit. Il prend en compte l'arbitrage, la surveillance et le partage de la conduite tout en maintenant le conducteur dans la boucle de contrôle. Il laisse le conducteur agir tant qu'il n'y a pas de danger et interagit avec le conducteur dans le cas contraire. L'algorithme se décompose donc en deux processus : 1) évaluation du risque et, s'il y a un risque avéré 2) partage du contrôle à l'aide de signaux haptiques via le volant.La méthode de planification de trajectoire présentée dans cette thèse est modulaire et générique. Elle peut être intégrée facilement dans toute architecture d'un véhicule autonome.
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Thèse
Automatic. PSL Research University, 2017. English. 〈NNT : 2017PSLEM002〉
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Soumis le : mardi 25 juillet 2017 - 12:35:25
Dernière modification le : mardi 27 mars 2018 - 16:06:18

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David González Bautista. Functional architecture for automated vehicles trajectory planning in complex environments. Automatic. PSL Research University, 2017. English. 〈NNT : 2017PSLEM002〉. 〈tel-01568505〉

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